Uno de los aspectos más críticos en el comportamiento sísmico de las estructuras de concreto reforzado (RC) se refiere a las uniones viga-columna. Los códigos de diseño sísmico modernos dictan que, si se va a producir un fallo, este debe ser la deformación dúctil de la viga y no el fallo frágil por corte de la unión, lo que puede llevar a un colapso repentino y a la pérdida de vidas humanas. Con este fin, es imperativo poder predecir el modo de fallo de las uniones de RC para un gran número de estructuras en un stock de edificios. En este esfuerzo de investigación, se emplearon varios algoritmos de aprendizaje automático en conjunto para desarrollar modelos de clasificación novedosos y robustos. Se utilizó un conjunto de datos que comprende 486 mediciones de experimentos reales. El rendimiento de los clasificadores empleados se evaluó utilizando índices de Precisión, Recall, F1-Score y Precisión general. Se empleó validación cruzada N-fold para mejorar la generalización. Además, los modelos obtenidos se compararon con los modelos de ingeniería disponibles que actualmente son adoptados por muchas organizaciones internacionales e investigadores. Se demostró que los nuevos modelos en conjunto introducidos en esta investigación tienen un rendimiento mucho mejor al mejorar la precisión obtenida en un 12-18%. Las métricas obtenidas también presentaron una pequeña variabilidad entre los modos de fallo examinados, lo que indica modelos imparciales. En general, los resultados indican que las metodologías propuestas pueden ser empleadas con confianza para la predicción del modo de fallo de las uniones de RC.